[发明专利]产品可靠性综合评估方法与系统、设备、介质

说明书

本发明提供了一种产品可靠性综合评估方法，包括如下步骤：步骤S1：将多阶段多类型数据进行分类与预处理；步骤S2：将分类与预处理之后的多阶段多类型数据进行一致性检验；步骤S3：一致性检验后对多阶段多类型数据进行折算和综合；步骤S4：针对折算和综合后的数据，根据数据类型确定先验分布和超参数；步骤S5：确定先验分布和超参数之后，根据Bayes理论及相关模型，进行数据融合和可靠性评估。本发明从各阶段各类型数据的特点入手，对实际工程中存在的可靠性数据进行分类，给出了一种多阶段多类型数据的分类和预处理方法，结合Bayes及其相关模型，提出了一套融合多阶段多类型数据的产品可靠性综合评估流程。

技术领域

本发明涉及数据分析与评估技术领域，具体地，涉及一种产品可靠性综合评估方法与系统、设备、介质，尤其涉及一种融合多阶段多类型的产品可靠性综合评估方法与系统、设备、介质。

背景技术

根据经典的可靠性理论，评估产品在实际使用环境下的可靠性水平，须依据产品在现场环境下采集到的数据进行统计推断，这意味着我们需要大量的现场数据。然而，很多产品并不具备大量现场数据，因此，充分利用产品寿命周期各阶段收集到的各类型可靠性信息并加以融合评估，是可靠性分析的一个重要的研究方向。

Bayes理论是解决小样本统计推断的有效手段，可以融合多种数据进行可靠性评估。目前，国内外文献在利用Bayes理论进行可靠度评估时，往往只是对产品的两种或少量几种数据进行融合，例如加速寿命试验数据与现场故障数据的融合、专家信息与现场成败型数据的融合等。然而，实际工程中存在着大量不同阶段不同类型的可靠性数据，这些数据从不同侧面不同角度反映了产品的可靠性水平。如何将现场信息进行融合也是亟需解决的问题。

经过检索，专利文献CN110874502A公开了一种基于多阶段试验数据折合的航天产品可靠性评估方法，包括如下步骤：进行航天产品的两阶段可靠性试验，获取航天产品第一阶段以及第二阶段的产品试验寿命数据；对第一阶段的产品试验寿命数据进行折合；确定第二阶段Weibull寿命分布参数的验前分布，并得到联合分布数据下的Bayes验后分布核函数；采用基于Bayes的M-H抽样方法进行可靠度的区间估计。该现有技术的不足之处在于需要有现场数据的情况下才能得到可靠性数据的分析，虽然也用到了Bayes理论进行可靠度的评估，但是仅针对寿命数据进行分析，并不全面。

因此，亟需设计一套简便有效的处理方法在尽可能保留多阶段多类型信息所包含内容的前提下，将多阶段多类型可靠性数据进行融合，给出产品可靠性水平的精确估计。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种产品可靠性综合评估方法与系统、设备、介质，是在缺乏足够的现场数据的情况下，充分利用产品在设计、制造、使用过程中各阶段产生的各类可靠性数据，在确保数据一致性的前提下，对各阶段各类型可靠性数据进行分类、预处理、融合和评估，以提高可靠性评估的精度。解决了在尽可能保留多阶段多类型信息所包含内容的前提下，将多阶段多类型可靠性数据进行融合，给出产品可靠性水平的精确估计。

根据本发明提供的一种产品可靠性综合评估方法，包括如下步骤：

步骤S1：将多阶段多类型数据进行分类与预处理；

步骤S2：将分类与预处理之后的多阶段多类型数据进行一致性检验；

步骤S3：一致性检验后对多阶段多类型数据进行折算和综合；

步骤S4：多阶段多类型数据进行折算和综合之后根据数据类型确定先验分布和超参数；

步骤S5：确定先验分布和超参数之后，根据Bayes理论及相关模型，进行数据融合和可靠性评估。

优选地，步骤S1包括将多阶段多类型数据进行分类，数据类型如下：

产品现场类数据：产品实际使用或服役环境条件下的寿命型、成败型和退化型数据；